——读《机器人来了》
机器人来了，机器人来了，这句话就像「狼来了」一样，从上个世纪五十年代喊到现在。我们不知道 AI 时代什么时候会到来，但我们内心时刻保留这一处被机器人 / 在 AI 能力加持下的超级精英统治的恐惧。
初看这本书，和 @吴军 的《智能时代》[1]所述略同，都在说：人的思维很难更新换代，所以被淘汰的人往往只能等着被时间消化掉。好在以往的技术革命跨度大多很长，足够等到旧产业工人自然淘汰。而智能时代和以往不同，这一波来得太快，以至还没等时间消化掉旧体系下被淘汰的工人，就已经全面接管社会了。
至于如何解决这个矛盾，两位作者似乎都没有什么大团圆的方案，都是在告诫我们：要么做乘势而上的 2%，要么做无用的 98%。
怎么判断自己会不会被 AI 淘汰？人，总是处于 Ta 所在领域的闭环中的一处。如果你拖慢了整个闭环的节奏，也就是说，雇佣你的成本太高，而刚好又有替代品，那么不好意思，您靠边点站。
我们很多人干的工作，都是在给 AI 时代的自己掘墓。作者举了个例子[2]：
一旦企业软件系统收集到足够的重大数据，数据间又相互关联且完全可操作，白领管理工作中的中间级就会被淘汰。
那我们如何避免如上厄运呢？作者给出的方案是：不要与 AI 争利。
这本书里，作者建议：应对未来，需要 4 种主导性特质 & 7 种支持性特质[3]。我的理解，作者是在教我们搭建 4 个实验室，快速验证自己的想法，跳到创新的赛道上去奔驰，而不是留在「提高效率」这条道上和 AI 比拼。
1. 数据实验室
在这里，你需要从信息的视角重新审视万物，你需要借助控制论的思想抵近目标。你需要打造一个信息畅通互联的高效信息处理系统。嗯~~我说的是一台真的服务器，不管是在自架，还是在云端。你需要一个为你定制、为你所用的专属机器仆人，才能在信息指数增长的时代，从容应对。
AI 时代会淘汰很多知识，但信息论、控制论、系统论在任何时代都不会被淘汰。因为，是它们，支撑起这个世界。
2. 机械实验室
在这里，你需要具备能量的概念[4]，以及如何传递能量的知识[5]。你要干的是打通想象 & 现实的通道，把影响力传递到现实世界。
3. 生物实验室
它可以哪怕只是一个建立在「你对人体的系统了解」之上的假想实验室。你需要从闭环系统的角度去重新审视之前那些道听途说的「健康常识」「养生八卦」。比如：了解糖尿病，你需要去看《吃货的生物学修养》这种书，而不是去遵循什么糖尿病「三驾马车」。
4. 金融实验室
在这里，你不需要像其他三个实验室那样打造琳琅满目的工具箱，只需要掌握一件工具：复利公式。然后在试错中找到自己的「基数」「增长率」「增长率」最佳值。
好了，你根本不需要这么多实验室，你只需要一个像 MIT 媒体实验室那样的平台，捕捉灵感，实践想法，快速做出原型，做成产品，迭代……
每一刻，你都忙极了。这样的你，不论在 AI, BI, CI 的年代，都不会被淘汰。
甚至，你都不需要什么平台，你真正需要的是，借鉴「雇人赚钱」的思路：学会「雇机器赚钱」「雇钱赚钱」。
当然，如果你没有上述这些工具，也不要紧张，因为你依旧可以像 Jill 医生 & 杂务工 Jack [6]那样，通过「搭建自己的网络，出售多份相同的解决方案以摊薄成本」的方式赢得竞争，更何况你的方案还带着人情味。
